陈英义 程倩倩 成艳君 于辉辉 张 超

(1.中国农业大学信息与电气工程学院， 北京 100083; 2.农业部农业信息获取技术重点实验室， 北京 100083;3.北京农业物联网工程技术研究中心， 北京 100083)

基于GA-BP神经网络的池塘养殖水温短期预测系统

陈英义1,2程倩倩1,3成艳君1,3于辉辉1,3张 超1

(1.中国农业大学信息与电气工程学院， 北京 100083; 2.农业部农业信息获取技术重点实验室， 北京 100083;3.北京农业物联网工程技术研究中心， 北京 100083)

为解决传统的水温小样本非实时预测方法预测精度低、鲁棒性差等问题，基于物联网实时数据，提出了遗传算法(GA)优化BP神经网络的池塘养殖水温短期预测方法，并在此基础上设计开发了池塘养殖水温预测系统，首先采用主成分分析法筛选出影响池塘水温的关键影响因子，减少输入元素；然后使用遗传算法对初始权重和阈值进行优化，获取最优参数并构建了基于BP神经网络的水温预测模型；最后采用Java语言开发了基于B/S体系结构的预测系统。该系统在江苏省宜兴市河蟹养殖池塘进行了预测验证。结果表明：该系统在短期的水温预测中具有准确的预测效果，与传统的BP神经网络算法相比，研究内容评价指标平均绝对误差(MAE)、平均绝对百分误差(MAPE)和误差均方根(MSE)分别为0.196 8、0.007 9和0.059 2，均优于单一BP神经网络预测,可满足实际的养殖池塘水温管理需要。

水产养殖； 水温预测系统； 主成分分析； 遗传算法； BP神经网络

引言

我国是世界上最大的水产养殖大国，水产品产量约占全世界的70%[1]，水温是影响养殖水产品健康生长的关键因素之一。……